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annoy

快速近似最近邻搜索的开源C++库

Annoy是一个开源的C++近似最近邻搜索库,支持Python接口。它通过创建只读的文件数据结构和内存映射技术,实现多进程共享索引。支持多种距离度量方式,适合处理中等维度数据。Annoy分离了索引创建和查询过程,可通过静态文件分发索引,在推荐系统等大规模应用中表现出色。其特点是查询速度快、内存占用小、易于分布式部署。

ann-benchmarks - 开源高维近似最近邻搜索算法基准测试平台
ANN算法Github基准测试开源项目性能比较近邻搜索高维空间
ann-benchmarks是一个开源的高维近似最近邻(ANN)搜索算法评估平台。该项目提供预生成数据集、Docker容器和测试套件,支持对多种ANN算法进行客观的基准测试。目前已包含Annoy、FAISS、NMSLIB等主流算法,并通过性能对比结果和可视化图表展示各算法特性。研究人员和工程师可基于此平台选择适合特定场景的ANN算法,推动相关技术的优化和应用。
puck - 高效近似最近邻搜索库 专注大规模数据集性能
ANN搜索GithubPuck内存优化向量索引开源项目高性能
Puck是一个高效的C++近似最近邻(ANN)搜索库,其名称来源于莎士比亚作品中的精灵角色。该项目包含Puck和Tinker两种算法,在多个1B数据集上表现出色。Puck采用两层倒排索引架构和多级量化,可在有限内存下实现高召回率和低延迟,适用于大规模数据集。Tinker则针对较小数据集优化,性能超过Nmslib。该库支持余弦相似度、L2和IP距离计算,并提供Python接口,方便开发者集成使用。
jvector - 高性能向量索引库 支持图索引和大规模搜索
ANNGithubJVector产品量化向量搜索图索引开源项目
JVector是一个基于图的向量索引库,采用DiskANN设计并支持可组合扩展。它实现单层图和非阻塞并发控制,具有线性扩展能力。该库提供两阶段搜索、量化压缩和大于内存的索引构建功能,有效降低内存使用并提升搜索速度。JVector主要用于大规模近似最近邻搜索,为高维向量检索提供高效方案。
faiss - 快速向量搜索与聚类库
FaissGPU加速Github向量相似度搜索开源项目聚类高维向量
Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库,专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法,能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用,可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发,提供C++和Python接口,支持CPU和GPU计算,为高维向量处理提供了高效解决方案。
fann - 高性能开源神经网络库
FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台
FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库,支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性,提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定,附带完整文档和图形界面,适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目,FANN日均下载量约100次,支持RPROP和Quickprop等多种训练方法,实现了多种激活函数,并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍,同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护,为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。
pynndescent - Python实现的高效近似最近邻搜索库
GithubPyNNDescent开源项目性能优化数据分析机器学习近邻搜索
PyNNDescent是一个基于Python的近似最近邻搜索库。该库采用最近邻下降算法构建k近邻图,结合随机投影树初始化,支持多种距离度量方式。PyNNDescent提供简洁的API接口,可与scikit-learn良好集成,适用于高精度(80%-100%)的近似最近邻搜索需求。在性能基准测试中,PyNNDescent展现出优异表现,是一个兼具速度和灵活性的ANN解决方案。
Annif - 多算法自动主题索引工具包 提升文本分类效率
AnnifGithub开源项目文本分类机器学习自动主题索引自然语言处理
Annif是一个开源自动主题索引工具包,集成多种算法用于文本分类和主题标注。它可高效处理大规模文档,提供REST API,支持多语言,并支持Docker部署。这个工具主要应用于图书馆、档案馆等需要自动化主题分类的机构,能提高索引效率和一致性。Annif项目持续更新,具备完善的文档和活跃的社区支持。
kdtree-rs - Rust实现的K维树库 支持快速空间索引和邻近搜索
GithubKdTreeRust开源项目数据结构最近邻查找空间索引
kdtree-rs是一个Rust语言实现的K维树库,用于快速空间索引和最近邻查找。该库提供API支持多维点数据的添加和最近邻点查询。kdtree-rs在性能测试中表现良好,适用于需要高效空间数据结构的项目。这个开源库采用Apache 2.0和MIT双重许可。
awesome-vector-search - 向量搜索技术资源大全,引擎、框架、库与研究
Apache CassandraFaissGithub向量搜索引擎向量数据库开源项目近似最近邻搜索
本项目汇集了向量搜索领域的综合技术资源,包括框架、引擎、库、云服务和研究论文。内容涵盖Qdrant、Milvus等独立服务,Faiss、ScaNN等库,以及Pinecone、Zilliz Cloud等云服务。此外,收录的研究论文为算法优化提供了理论支持。开发者可借此构建高效搜索应用,研究人员则能深入了解最新算法进展。
client-vector-search - 高性能的客户端向量搜索库,支持浏览器和服务器端
Githubclient-vector-search余弦相似度嵌入技术开源项目搜索库索引创建
client-vector-search是一个高效的客户端向量搜索库,支持嵌入、搜索和缓存操作,适用于浏览器和服务器端。该库默认使用transformers进行文档嵌入,计算嵌入间的余弦相似度,支持客户端索引创建和搜索,并具有浏览器缓存功能。相比OpenAI和Pinecone等VectorDB,它具有更快的性能和更高的效率,特别适用于快速处理数百到数千个向量的应用场景。该项目将持续维护和改进,并计划引入HNSW索引等新功能。
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